基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型

摘要：

为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法.以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生的快速存取数据作为原始的数据样本,利用核主成分分析进行降维处理,选用高斯函数作为核函数,将降维后的数据作为深度置信网络的输入,建立航空发动机EGT基线模型,通过大量QAR数据验证了模型的有效性和正确性.与传统神经网络建模方法相比,所提出的建模方法不但降低了网络结构的复杂度,同时也提高了模型的精度.

关键词：健康管理、排气温度、核主成分分析、深度置信网络、航空发动机

所属期刊栏目：46

分类号：V240.2(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：中央高校基本科研业务项目20720180120

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60